論文の概要: DARNet: Bridging Domain Gaps in Cross-Domain Few-Shot Segmentation with Dynamic Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04813v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 03:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 16:13:10.004259
• Title: DARNet: Bridging Domain Gaps in Cross-Domain Few-Shot Segmentation with Dynamic Adaptation
• Title（参考訳）: DARNet:動的適応を伴うクロスドメインFewショットセグメンテーションにおけるブリッジングドメインギャップ
• Authors: Haoran Fan, Qi Fan, Maurice Pagnucco, Yang Song
• Abstract要約: Few-shot segmentation (FSS) は、ベースクラスからの少数のサポートイメージを使用することで、新しいクラスをクエリイメージにセグメントすることを目的としている。 クロスドメイン FSS では、リソース制約のあるドメインにラベルに富んだドメインの機能を活用することで、ドメインの相違による課題が生じる。 本研究は,CD-FSSの一般化と特異性を両立するDARNet法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.979759016826378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot segmentation (FSS) aims to segment novel classes in a query image by using only a small number of supporting images from base classes. However, in cross-domain few-shot segmentation (CD-FSS), leveraging features from label-rich domains for resource-constrained domains poses challenges due to domain discrepancies. This work presents a Dynamically Adaptive Refine (DARNet) method that aims to balance generalization and specificity for CD-FSS. Our method includes the Channel Statistics Disruption (CSD) strategy, which perturbs feature channel statistics in the source domain, bolstering generalization to unknown target domains. Moreover, recognizing the variability across target domains, an Adaptive Refine Self-Matching (ARSM) method is also proposed to adjust the matching threshold and dynamically refine the prediction result with the self-matching method, enhancing accuracy. We also present a Test-Time Adaptation (TTA) method to refine the model's adaptability to diverse feature distributions. Our approach demonstrates superior performance against state-of-the-art methods in CD-FSS tasks.
• Abstract（参考訳）: Few-shot segmentation (FSS) は、ベースクラスからの少数のサポートイメージを使用することで、新しいクラスをクエリイメージにセグメントすることを目的としている。 しかし、ラベルに富んだドメインからリソース制約のあるドメインに機能を活用したクロスドメインのショットセグメンテーション(CD-FSS)では、ドメインの相違による課題が生じる。 本研究は,CD-FSSの一般化と特異性を両立するDARNet法を提案する。 提案手法は,ソース領域のチャネル統計を乱し,未知のターゲット領域への一般化を促進するChannel Statistics Disruption(CSD)戦略を含む。 さらに,対象領域にまたがる可変性を認識した適応精錬自己マッチング(arsm)法も提案し,マッチング閾値を調整し,予測結果を動的に自己マッチング法で精錬し,精度を向上させる。 また,様々な特徴分布に対するモデルの適応性を向上させるためのテスト時間適応法(tta)を提案する。 本手法は,CD-FSSタスクにおける最先端手法に対する優れた性能を示す。

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